Optimización mediante aprendizaje automático de estrategias de inversión en mercados financieros basadas en osciladores

El objetivo de este TFM es investigar la eficacia de aplicar técnicas de aprendizaje automático no supervisado (clustering) y supervisado (redes neuronales) al desarrollo de estrategias de inversión de medio y corto plazo basadas en osciladores, como por ejemplo el RSI (Relative Strength Index). En primer lugar se revisarán y optimizarán las estrategias ya propuestas basadas en este tipo de osciladores, y posteriormente se desarrollarán nuevas estrategias mediante la aplicación de métodos de aprendizaje automático. Se emplearán datos fin de día de Yahoo para los últimos 10 años correspondientes a más de 2600 valores de mercados internacionales con el fin disponer de un volumen de datos significativo. El desarrollo se realizará en el entorno Matlab.